ロジカルに考えているのに、なぜ問題は解けないのか？｜大前研一『考える技術』で考える、問題設定から組織の意思決定まで【Case OS BOOKS #118】

Case OS BOOKS #118

ロジカルシンキングを学び、情報を分析し、会議で議論している。それでも、なぜ企業の問題は解決しないのでしょうか。大前研一氏の『考える技術』を起点に、問題を見極め、判断し、組織を動かすための思考の本質を考えます。

「もっと論理的に考えてほしい」「問題解決力を高めたい」「自分で考えて行動できる人材を育成したい」企業の人材育成や管理職育成について考えるとき、こうした期待を耳にすることがあります。

そのために、ロジカルシンキングや問題解決、情報収集・分析の研修を実施する。MECEやロジックツリー、仮説思考といったフレームワークを学ぶ。こうした取り組みは、ビジネスパーソンとして必要な能力を身につけるうえで重要です。

しかし、ここで一つ考えたいことがあります。論理的に考える方法を身につければ、本当に企業の問題は解決できるのでしょうか。

例えば、ある企業で売上が低下していたとします。営業部門は、その原因を分析するために会議を開催しました。営業担当者からは、「営業活動量が不足しているのではないか」という意見が出ました。別の担当者からは、「競合他社の価格が安いため、受注を失っている」という意見が出ました。

管理職は、営業活動量を増やし、提案力を高める必要があると考えました。その結果、営業訪問の目標を引き上げ、提案スキルを高める研修を実施することになりました。一見すると、問題を分析し、具体的な対策を考えているように見えます。

しかし、ここで考えたいことがあります。そもそも、本当に営業活動量が不足しているのでしょうか。

売上が低下しているのは、既存顧客の購入量が減っているからかもしれません。あるいは、これまで売れていた商品が、顧客のニーズと合わなくなっている可能性もあります。市場全体が縮小しているのかもしれません。その場合、営業活動量を増やすことが、最も効果的な対策になるとは限りません。むしろ、問題の原因を十分に理解しないまま施策を実行すれば、社員の負担だけが増えてしまう可能性もあります。

私は、ここに問題解決の難しさがあると考えています。問題を解決する方法を考える前に、何が本当の問題なのかを理解できているでしょうか。

今回取り上げる『考える技術』は、この問いを考えるための一冊です。著者の大前研一氏は、長年の経営コンサルティング経験を通じて培った思考方法を、本書で体系的に説明しています。重要なのは、単に論理的な文章をつくったり、フレームワークを使いこなしたりすることではありません。

何が問題なのかを見極める。仮説を立て、必要な情報を集める。事実を分析し、仮説を検証する。そして、論理的な根拠に基づいて結論を導き、相手へ伝える。こうした一連の思考プロセスを、実務の中で使えるようになることです。

私は、コンサルタントとして企業の課題へ向き合う際にも、この考え方が重要だと感じています。なぜなら、企業から相談される問題が、必ずしも本当に解くべき問題とは限らないからです。

「若手社員の主体性が不足している」「管理職のマネジメント能力が低い」「部門間のコミュニケーションが悪い」こうした問題が示されたとき、そのまま研修や組織開発の施策を考えることもできます。しかし、その前に、なぜそのような問題が起きているのかを確認する必要があります。

以前のCase OS BOOKSでは、『学習する組織』を起点に、社員が学んだことを組織全体の判断や行動の変化へつなげることの重要性を考えました。また、『会社を変える「組織開発」』では、社員が真面目に努力しているにもかかわらず、組織全体では問題が解決されない構造を考えました。さらに、前回の『話し合いの作法』では、必要な情報や意見を共有し、対話を通じて理解を深め、決断と実行へつなげることの重要性を考察しました。

しかし、ここで、もう一つ根本的な問いが残ります。私たちは、本当に解くべき問題について、考え、話し合い、判断しているのでしょうか。

今回は、大前研一氏の『考える技術』を起点に、ビジネスの土台となる思考力を考察します。そして、その思考力を、個人の能力としてだけではなく、経営、管理職育成、組織開発、そしてAI時代の仕事へ、どのようにつなげるべきかを考えていきます。

今回紹介する本

大前研一『考える技術』

著者：大前研一
出版社：講談社
刊行：2004年11月
文庫版：2009年3月（講談社文庫）

本書の著者である大前研一氏は、マッキンゼー・アンド・カンパニー日本支社長などを務めた経営コンサルタントです。本書では、経営コンサルティングで培われた論理的思考や問題解決の方法を、ビジネスパーソンが実際に活用できる形で紹介しています。

第1章では、思考回路を入れ替えることの重要性を示し、問題の発見、仮説の設定、事実による検証という考え方を説明しています。第2章では、論理が人を動かすという視点から、相手を納得させるための論理構成やプレゼンテーションを扱います。第3章では、本質的な問題を見抜くために、現実をどのように捉え、分析するべきかが示されています。さらに、第4章以降では、従来の延長線上だけで考えない非線形思考、アイデアを生み出す方法、未来のビジネスを見通す思考について議論が広がっていきます。

私は、本書の価値を、個別のフレームワークや分析方法を学べることだけにあるとは考えていません。むしろ、ビジネスにおいて「考える」とは、何をすることなのかを問い直している点が重要だと思います。

情報を集めること。知識を増やすこと。論理的に説明すること。これらは、いずれも重要です。しかし、それらを行っただけで、正しい判断ができるとは限りません。

今回は、本書の考え方を、これまでのCase OS BOOKSで扱ってきた「問題解決」「意思決定」「組織開発」「学習する組織」と接続しながら考察していきます。

1．「問題を解く」前に、「何が問題か」を疑えているか

本書の第1章で、私が特に重要だと感じたのは、問題解決の出発点についての考え方です。著者は、経営コンサルティングの経験を通じて、問題解決には、まず問題の本質を見極めることが必要だと説明しています。そして、そのためには、最初に示された問題をそのまま受け入れるのではなく、仮説を立て、必要な情報を集め、検証することが重要になります。

私は、この考え方が、ビジネスパーソンにとって非常に重要だと感じています。なぜなら、企業で「問題」と呼ばれているものの中には、実際には問題が生じた結果や、特定の人の解釈が含まれている場合があるからです。

例えば、ある企業で「若手社員の主体性が不足している」という問題が示されたとします。経営者は、若手社員にもっと自分で考えて行動してほしいと考えています。そこで、主体性を高めるための研修を実施しようとしています。

しかし、ここで一つ考えたいことがあります。若手社員の主体性が不足しているという判断は、何を根拠に行われたのでしょうか。

例えば、若手社員から改善提案が出てこないという事実があったとします。その事実から、主体性が不足していると考えたのかもしれません。しかし、改善提案が出てこない理由は、複数考えられます。本人が仕事の問題に気づいていないのかもしれません。改善方法を考えるための知識が不足しているのかもしれません。

一方、以前は提案していたものの、上司から繰り返し却下された経験があり、提案しなくなっている可能性もあります。また、そもそも仕事の進め方を変更する権限が与えられていない場合もあるでしょう。このように考えると、改善提案が出てこないという事実だけでは、主体性が不足していると断定できないことが分かります。

私は、ここに問題解決の重要な出発点があると考えています。それは、事実と、その事実に対する解釈を区別することです。

例えば、「改善提案が出てこない」ということは、確認できる事実かもしれません。しかし、「若手社員に主体性がない」という説明は、その事実に対する解釈です。そして、「主体性向上研修を実施すべきだ」という判断は、さらにその解釈から導かれた対応策になります。

この3つが混同されていると、何が起きるでしょうか。例えば、最初の解釈が間違っていたとしても、そのまま研修が実施される可能性があります。研修を受けた社員は、主体性の重要性を理解したかもしれません。しかし、職場へ戻っても、改善提案を受け止める仕組みがなければ、実際の行動は変わらないかもしれません。

その結果、企業は「研修を実施したのに、社員が変わらない」と考える可能性があります。しかし、問題は、研修の内容ではなかったのかもしれません。最初の問題設定が適切ではなかった可能性があるのです。

ここでCase OSとして、重要な考察を示したいと思います。

私は、ここがロジカルシンキングを実務で活かすための最初の条件だと考えています。本書では、事実を確認し、仮説と検証を繰り返すことによって、問題の本質へ近づくことが重視されています。私は、その方法を、研修や組織開発の現場でも重要視したいと思います。

例えば、企業から「管理職のマネジメント能力を高めたい」という相談があったとします。その際、すぐに管理職研修のカリキュラムを考えるのではなく、まず、何が起きているのかを確認する必要があります。

部下が育っていないのでしょうか。管理職が仕事を抱え込んでいるのでしょうか。部門間の連携が進んでいないのでしょうか。それとも、管理職が十分な判断権限を持っていないのでしょうか。これらは、異なる問題です。必要な対応も異なるはずです。

私は、問題解決の技術を学ぶことの意味は、単に早く答えを出せるようになることではないと思います。最初に示された問題を疑い、本当に解くべき問題を明らかにできること。そこに、重要な価値があるのではないでしょうか。

2．仮説思考は「思いつき」と何が違うのか――検証できなければ、仮説ではない

本書の中で、もう一つ重要なのが、仮説と検証の関係です。著者は、問題を考える際に、最初からすべての情報を集めるのではなく、仮説を立て、その仮説を検証するために必要な情報を収集することを重視しています。私は、この考え方が、ビジネスの問題解決において非常に有効だと思います。

例えば、売上が低下している企業を考えてみます。考えられる原因を、すべて調査しようとした場合、どうなるでしょうか。顧客の動向、競合企業の価格、営業活動量、商品の品質、市場環境、販売チャネル、営業担当者の能力など、多くの情報を集める必要があります。しかし、そのすべてを調査していては、時間がかかります。また、多くの情報を集めたとしても、何が重要なのか分からなくなる可能性があります。

そこで、仮説を立てます。例えば、「既存顧客の購入量が減少していることが、売上低下の主な原因ではないか」という仮説です。この仮説があれば、何を確認すべきかが明確になります。

既存顧客と新規顧客の売上は、それぞれどう変化しているのか。購入数量と販売単価は、どのように変化しているのか。購入量が減少している顧客には、どのような特徴があるのか。こうした情報を確認することで、仮説が正しいかどうかを検討できます。

もちろん、仮説が間違っている場合もあります。しかし、その場合でも、仮説を修正し、新しい情報を確認することができます。私は、ここに仮説思考の重要な価値があると考えています。仮説は、最初から正しい答えを出すためのものではなく、何を確認すべきかを明確にするためのものです。

ただし、ここで注意したいことがあります。仮説を立てたことによって、かえって思考が偏る可能性もあるということです。

例えば、管理職が「売上低下の原因は営業担当者の活動量不足だ」と考えていたとします。その場合、営業活動量が減っているという情報ばかりを集めるかもしれません。一方、顧客の購買行動が変化しているという情報や、競合企業が新しい商品を投入しているという情報を、十分に検討しない可能性があります。そのような状態では、仮説を検証しているつもりでも、実際には自分の考えを正当化するために情報を集めていることになります。これは、仮説思考の本来の使い方とは異なるでしょう。

重要なのは、仮説を支持する情報だけではなく、仮説が間違っている可能性を示す情報も確認することです。例えば、営業活動量が減っていることが確認できたとしても、それだけで売上低下の原因だとは断定できません。営業活動量が減少したことと、売上が低下したことが同時に起きているとしても、別の原因が関係している可能性があるからです。

私は、仮説思考を使う際には、少なくとも次の問いを持つ必要があると考えています。「この仮説が正しいのであれば、どのような事実が確認できるはずか。そして、どのような事実が確認されたら、この仮説を見直すべきか。」この二つを考えることで、仮説を単なる思いつきや思い込みとして扱うことを避けられると思います。

本書では、コンサルティングの現場における問題解決を例に、仮説を立て、事実によって検証し、必要に応じて修正することの重要性が示されています。私は、この考え方を、組織の意思決定へ応用する際にも重要視したいと思います。

例えば、人事部門が「若手社員の離職が多いのは、管理職の育成能力が不足しているからではないか」と考えたとします。それ自体は、一つの仮説です。しかし、実際にその仮説を検証するためには、離職した社員の理由や、管理職ごとの離職状況、仕事の内容、配置、評価、労働条件などを確認する必要があります。そして、管理職の育成能力以外にも、離職へ影響する要因がある可能性を検討する必要があります。

ここで私は、企業の問題解決において、もう一つ重要なことがあると考えています。それは、仮説を持つ人の立場によって、問題の見方が変わる可能性があるということです。

例えば、営業部門は営業活動の問題として捉える。人事部門は人材育成の問題として捉える。経営者は事業戦略の問題として捉える。それぞれが異なる情報や経験を持っているため、問題の捉え方が異なる場合があります。だからこそ、複数の立場から仮説を検討することにも意味があります。

私は、ここでCase OSとして、次のように考えます。

この考え方は、個人の問題解決力だけでなく、組織としての意思決定の質を高めるうえでも重要だと思います。

3．論理的に正しい説明が、なぜ相手を動かすとは限らないのか

本書の第2章では、「論理が人を動かす」というテーマが扱われています。著者は、相手を納得させるためには、単に自分の考えを伝えるだけではなく、論理的な構成によって説明する必要があると考えています。その代表的な方法として、ピラミッド・ストラクチャーが紹介されています。ピラミッド・ストラクチャーとは、伝えたい結論と、その結論を支える根拠を階層的に整理する方法です。

本書では、ホテル業の収益改善を題材に、どのような論理構成で問題を整理するかが示されています。例えば、「ホテル業で収益を上げるためには何が重要なのか」という問題を考える際、単に売上を増やす、費用を削減するといった一般的な説明で終わらせていません。ホテルの収益構造を分解し、どの部門が利益へ貢献しているのか、どのような顧客の利用が収益へ影響するのかを検討しています。

私は、この事例が重要だと感じました。なぜなら、同じ「収益を高める」という問題であっても、何が収益へ影響するのかを理解しなければ、適切な対策を考えられないからです。

例えば、あるホテルで利益が低下していたとします。そこで、「宿泊客を増やそう」という対策を考えたとします。しかし、実際には宿泊部門の利益率が十分に高く、別の部門で損失が発生している場合はどうでしょうか。その場合、宿泊客を増やすことが、最も効果的な対策になるとは限りません。

一方、レストラン部門の収益構造に問題があるのであれば、そちらを改善する方が効果的な場合もあります。また、ホテル全体の収益を考える際には、売上だけではなく、費用や利益率も確認する必要があります。

私は、ここに論理的思考の重要な働きがあると考えています。大きな問題を、判断できる単位まで分解し、どの要因が結果へ影響しているのかを明らかにすることです。

ただし、ここで一つ注意したいことがあります。論理的に整理された説明であれば、必ず正しいとは限りません。

例えば、ピラミッド・ストラクチャーによって、非常に分かりやすい資料を作成したとします。結論が明確で、根拠も整理されている。しかし、その根拠となっている情報が間違っていたら、どうでしょうか。あるいは、複数の原因が存在するにもかかわらず、一つの原因だけを取り上げていたとしたら。その場合、説明としては分かりやすくても、判断としては適切でない可能性があります。

私は、ここで、論理の整合性と、現実を正しく捉えていることを区別する必要があると思います。例えば、次のような説明があったとします。「売上が低下している。営業活動量が減少している。だから、営業活動量を増やす必要がある」

一見すると、筋が通っているように見えるかもしれません。しかし、ここには、営業活動量の減少が売上低下の原因であるという前提があります。その前提が検証されていなければ、論理的な説明としては不十分です。さらに、営業活動量を増やすことによって、どの程度の売上増加が期待できるのかも確認する必要があります。

ここで私は、コンサルタントとして、論理を組み立てることだけでなく、その論理が何を前提としているのかを確認する必要があると考えています。

そして、もう一つ重要なのが、相手の立場です。例えば、経営者へ提案する場合と、現場の管理職へ提案する場合では、相手が確認したいことが異なるかもしれません。経営者は、投資の合理性や、会社全体への影響を重視するでしょう。一方、管理職は、実行に必要な人員や時間、現場の負担を重視するかもしれません。同じ提案であっても、相手が必要とする情報を理解しなければ、十分な納得につながらない場合があります。

ただし、私は、相手に納得してもらうために、都合のよい情報だけを選ぶべきではないと思います。むしろ、提案の限界やリスクも含めて説明することが重要です。

例えば、新しい業務システムの導入を提案する場合です。導入によって業務時間が短縮される可能性があります。しかし、初期投資が必要であり、社員が新しい操作方法を学ぶための時間も必要になります。また、移行期間中には、一時的に業務負荷が増える可能性もあります。こうした情報も整理したうえで、投資の合理性を判断する必要があります。

ここで、私は、論理的なプレゼンテーションの目的を、単に相手を説得することとしてだけ捉えるべきではないと考えています。相手が必要な情報を理解し、自分で判断できる状態をつくることも重要だからです。

これは、前回までのCase OS BOOKSで考えてきたブランディング経営ともつながります。企業が自社の強みを主張することと、顧客がその強みに価値を感じることは、同じではありません。商品やサービスの価値を説明する際にも、相手が何を求め、何を判断基準としているのかを理解する必要があります。以前の『選ばれる会社になる！ ブランディング経営』では、企業の想いを、顧客が実際に感じる価値へ変えることの重要性を考察しました。

私は、ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。論理的に説明する力とは、相手を言い負かす力ではない。問題の構造と判断の根拠を明らかにし、相手が納得できる判断を行うための材料を提供する力である。

もちろん、すべての意思決定が、論理だけで完結するわけではありません。価値観や利害、リスクの受け止め方なども関係します。だからこそ、論理を明確にすることと、異なる立場を理解することを、両立させる必要があるのだと思います。

4．考える力があっても、なぜ組織は決められないのか

ここで、前回の『話し合いの作法』との関係を考えてみたいと思います。前回の記事では、組織の話し合いを「対話」と「決断」という二つの段階から考えました。

対話では、異なる立場の人々が、それぞれの考え方や価値観を理解し、共通理解をつくることを目指します。一方、決断では、複数の選択肢を比較し、何を選ぶのかを判断します。

私は、この考え方と、大前研一氏の『考える技術』が、重要なところでつながっていると感じました。なぜなら、組織が適切に意思決定するためには、そもそも何を判断する必要があるのかを理解しなければならないからです。

例えば、ある企業が、新しい事業への参入を検討していたとします。経営者は、その事業に成長可能性があると考えています。営業部門は、顧客の需要があると考えています。一方、財務部門は、投資回収の見通しに不安を感じています。人事部門は、新しい事業を担う人材を確保できるかを心配しています。

この場合、関係者が集まって話し合うことには意味があります。異なる立場の情報を共有できるからです。しかし、そこで「新しい事業へ参入すべきか」という問いだけを議論していたら、どうでしょうか。賛成する人は、成長可能性を主張するでしょう。反対する人は、リスクを主張するでしょう。そして、議論が平行線になる可能性があります。

ここで必要なのは、問いをもう少し具体的にすることかもしれません。例えば、どの顧客を対象とする事業なのか。顧客は、現在どのような問題を抱えているのか。その問題を解決するために、自社がどのような価値を提供できるのか。必要な投資額と、その回収の見通しはどうなっているのか。また、事業を実行するために、どのような能力や人材が必要なのか。

こうしたことを整理すれば、議論の対象が明確になります。さらに、どのような条件が成立すれば参入するのかを決めることもできます。

例えば、一定の顧客需要が確認できること。必要な人材を確保できること。投資額が許容できる範囲に収まること。そして、一定期間内に事業として成立する見通しがあること。こうした判断基準が明確になれば、何を確認し、いつ判断するのかを整理しやすくなります。

私は、ここに『考える技術』と『話し合いの作法』の接点があると考えています。『考える技術』は、何が問題で、何を根拠に判断するかを考えるための方法を示しています。一方、『話し合いの作法』は、異なる立場の人々が、その情報や考え方を共有し、決断へつなげるための方法を示しています。

この二つは、対立するものではありません。むしろ、相互に補完し合うものだと考えられます。例えば、個人がどれほど論理的に問題を分析できても、その情報が組織へ共有されなければ、意思決定へ活かされないかもしれません。一方、組織の対話が活発であっても、必要な情報が不足していたり、判断基準が曖昧だったりすれば、適切な決断は難しいでしょう。そして、決断した内容が実行されなければ、実際の成果にはつながりません。

ここで、私は、組織の意思決定を考える際に、少なくとも3つの問題を区別する必要があると思います。第一に、何を判断すべきかが明確になっているか。第二に、その判断に必要な情報や選択肢がそろっているか。第三に、誰が何を基準に決断するのかが明確になっているか。

例えば、会議で結論が出ない場合でも、原因は異なります。そもそも何を決める会議なのかが曖昧な場合もあるでしょう。判断に必要な情報が不足している場合もあるかもしれません。また、関係者の意見は整理されていても、誰が最終的に判断するのかが明確ではない場合もあります。これらをすべて、コミュニケーション能力の問題として扱うべきではないと思います。

私は、ここに管理職の重要な仕事があると考えています。管理職は、自分自身が正しい答えを出すことだけを求められているわけではありません。部下や関係者が持っている情報を理解し、何を判断する必要があるのかを明確にする。そして、必要な意思決定を行い、実行へつなげることも重要な役割です。

以前のCase OS BOOKS #117では 、心理的安全性と対話を、どのように決断と実行へつなげるのかを考察しました。

私は、この議論に、今回の『考える技術』を加えることで、さらに重要なことが見えてくると感じます。

そして、その思考力を、管理職一人だけに求めるのではなく、組織全体の意思決定へつなげることが重要なのだと思います。

5．優秀な社員が集まっても、なぜ組織の問題解決力は高まらないのか

ここまで、主に個人の思考力や意思決定について考えてきました。しかし、私は、企業の組織開発を考える際、もう一つ重要な問題があると思います。それは、優秀な人材が集まっていることと、組織として優れた判断ができることは、同じではないということです。

例えば、ある企業に、論理的思考力の高い社員が多くいたとします。それぞれが専門的な知識を持ち、自分の仕事について深く考えています。しかし、部門間の連携が十分に行われていない。

営業部門は、顧客の要望を理解しています。製造部門は、品質や生産効率に関する情報を持っています。財務部門は、事業の採算性を把握しています。それぞれが重要な情報を持っているにもかかわらず、その情報が共有されていなければ、どうでしょうか。会社全体として、適切な判断を行うことは難しくなる可能性があります。

また、情報が共有されていたとしても、各部門が自分たちの目標だけを優先していれば、全社としての判断が難しくなる場合があります。例えば、営業部門は、顧客の要望へできるだけ対応したいと考えています。一方、製造部門は、品質や生産計画を守ることを重視しています。財務部門は、収益性を確保したいと考えています。

それぞれの立場には、合理的な理由があります。しかし、その合理性を自部門の中だけで考えてしまえば、会社全体にとって望ましい判断につながるとは限りません。

ここで、私は、前々回のCase OS BOOKSで扱った「部分最適」という問題を思い出します。『会社を変える「組織開発」』では、一人ひとりが真面目に努力し、それぞれの部門が目標を達成しようとしているにもかかわらず、会社全体では問題が解決されない構造を考えました。

この問題は、個人の思考力が高ければ解決できるというものではありません。なぜなら、各部門の社員が論理的に考えた結果として、自部門の目標を優先することが合理的になる場合もあるからです。

例えば、営業部門の管理職が、売上目標の達成を最優先するよう評価されているとします。その場合、多少の利益率低下を受け入れてでも、売上を増やそうとするかもしれません。一方、製造部門の管理職が、生産効率や品質だけで評価されている場合、営業部門からの急な依頼を避けようとするかもしれません。それぞれの管理職が、自分の目標に対して合理的に判断しているとしても、会社全体では問題が生じる可能性があります。

私は、ここに組織の問題解決力の難しさがあると考えています。個人に正しい判断を求めるだけでは、組織全体として正しい判断ができるとは限らないということです。そのため、企業は、個人の思考力を高めるだけでなく、情報共有や役割分担、評価制度、意思決定の仕組みも見直す必要があります。

例えば、部門をまたぐ問題について、誰が全社的な視点から判断するのかを明確にする。また、各部門の目標だけでなく、会社全体としての成果を確認できるようにする。さらに、異なる部門の社員が、必要な情報を共有し、共同で問題解決へ取り組める機会を設ける。こうした仕組みが重要になるでしょう。

ただし、私は、すべての問題を組織構造のせいにすべきではないと考えています。実際に、個人の知識や分析力が不足している場合もあります。必要な情報を適切に整理できず、問題の原因を見誤ることもあるでしょう。その場合、論理的思考や問題解決のスキルを学ぶことには意味があります。しかし、組織の仕組みが原因になっている問題について、社員へ研修を実施するだけでは、十分ではありません。

私は、ここに、人材育成と組織開発の関係があると思います。人材育成によって、個人が考える力を高める。組織開発によって、その力を実際の仕事や組織の意思決定へ活かせる状態をつくる。この両方が重要なのではないでしょうか。

例えば、社員がロジカルシンキング研修を受講したとします。研修では、問題を分解し、仮説を立て、必要な情報を集める方法を学びました。しかし、職場へ戻ると、上司がすべての判断を行い、部下が自分で考える機会はほとんどありません。そのような状態では、学んだスキルを実際に使う機会が限られます。また、社員が改善案を提案しても、上司がその内容を十分に検討しなければ、次第に提案することを避けるようになる可能性があります。

以前のCase OS BOOKS #116では 、社員が「どうせ変わらない」と感じる背景について、こうした組織の悪循環を考察しました。

私は、ここで、今回の『考える技術』を、個人のスキルとしてだけでなく、組織の能力として考える必要があると感じます。例えば、社員が問題を発見したとき、その情報を組織へ共有できるか。共有された情報を、関係者が検討できるか。そして、必要な判断を行い、実際に仕事の進め方を変更できるか。さらに、その結果から学び、次の判断へつなげられるか。こうした仕組みがなければ、どれほど優秀な社員がいても、組織全体の問題解決力が高まるとは限りません。

ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。

私は、ここに「考える技術」と「学習する組織」をつなぐ重要な視点があると考えています。

6．AI時代に「考える技術」は古くなるのか――答えが速く出るからこそ、何を考えるべきか

本書が刊行されたのは2004年です。当時と現在では、ビジネスを取り巻く環境が大きく変わっています。インターネットによる情報収集は、さらに容易になりました。スマートフォンやクラウドサービスが普及し、企業の仕事の進め方も変化しています。

さらに現在では、生成AIを使うことで、情報の整理や文章作成、アイデアの検討などを、以前より短い時間で行える場合があります。このような環境で、大前研一氏の『考える技術』は、どのような意味を持つのでしょうか。私は、むしろ考えることの重要性が、改めて問われているように感じます。

AIが答えを示すことと、正しい判断ができることは違う

例えば、ある企業が、新しい市場への参入を検討していたとします。担当者が生成AIへ「新規事業の市場分析をしてください」と依頼したとします。すると、AIは、市場の特徴や競合企業、参入機会、リスクなどを整理した文章を生成するかもしれません。その内容は、分かりやすく、論理的に構成されている場合があります。

しかし、ここで考えたいことがあります。その市場分析は、何を根拠に作成されているのでしょうか。示された数値や事実は、正確なのでしょうか。分析の対象とした市場の範囲は、適切なのでしょうか。そして、その分析が、自社の事業特性や経営資源に合っているのでしょうか。これらを確認しなければ、生成された文章を、そのまま経営判断の根拠として扱うことは難しいでしょう。

また、そもそも「その市場へ参入すべきか」という問いが、適切ではない場合もあります。例えば、自社の既存顧客へ提供できる価値を高める方が、合理的な場合もあるかもしれません。あるいは、新しい市場へ参入する前に、現在の事業の収益構造を改善する必要があるかもしれません。そのような場合、AIが市場分析をどれほど速く行ったとしても、最初の問題設定が適切でなければ、十分な判断にはつながりません。

私は、ここにAI時代の思考力について、重要な論点があると考えています。答えを得るための時間が短くなることと、何を問うべきかが明確になることは、同じではありません。

2025年にMicrosoft Researchとカーネギーメロン大学などの研究者が公表した研究では、生成AIを仕事で使用する知識労働者319人を対象に、批判的思考との関係が調査されました。この研究では、生成AIへの信頼が高いほど、本人が報告する批判的思考の努力が少ない傾向が見られました。一方、生成AIを使う際の批判的思考は、情報の収集そのものから、出力内容の検証や統合、仕事全体の管理へと重点が変わる可能性も示されています。ただし、これは自己申告に基づく調査であり、生成AIが人間の思考能力を低下させるという因果関係を証明したものではありません。

出典：Microsoft Research / Carnegie Mellon University（2025）

The Impact of Generative AI on Critical Thinking

私は、この研究が、今回の『考える技術』と重要なところでつながっていると感じます。生成AIによって、情報を整理したり、複数の仮説を考えたりすることは、以前より容易になるかもしれません。しかし、その仮説が正しいかどうかを確認することは、依然として必要です。また、AIが示した結論を採用するかどうかは、実際の状況や判断基準に照らして考える必要があります。そして、判断の結果について、誰が責任を持つのかという問題も残ります。

私は、AI時代だからこそ、次のような能力が重要になると考えています。まず、何が問題なのかを明確にすること。次に、AIが提示した情報や仮説を、事実と照らして検証すること。そして、複数の選択肢の中から、何を選ぶのかを判断すること。さらに、実際に行動し、その結果から学ぶことです。

つまり、AIは思考を支援する手段にはなり得ますが、思考の目的や判断の責任まで自動的に決めてくれるわけではありません。

非線形思考――過去の延長線上だけでは、未来を判断できない

本書の第4章では、非線形思考についても論じられています。これは、現在の状況がそのまま延長されると考えるのではなく、環境の変化によって従来の前提が大きく変わる可能性を考えるための視点です。私は、この考え方が、現在の経営環境でも重要だと感じています。

例えば、ある企業が、今後5年間の事業計画を策定しようとしていたとします。過去の売上成長率を参考にし、今後も同じように成長すると仮定して計画を作成しました。しかし、顧客の購買行動が大きく変化した場合はどうでしょうか。あるいは、新しい技術によって、従来の商品やサービスの価値が変わってしまう場合もあるかもしれません。その場合、過去の成長率を延長するだけでは、適切な計画にならない可能性があります。

もちろん、過去のデータが無意味になるわけではありません。過去の実績は、将来を考えるための重要な情報です。しかし、それが成立していた条件が、今後も続くとは限らないということです。

私は、ここにアンラーニングとのつながりを感じます。以前のCase OS用語解説では、アンラーニングを、過去の成功体験を否定することではなく、その成功が成立していた条件を見直し、必要に応じて判断や行動を更新することとして捉えました。今回の非線形思考も、同じような視点から考えられるのではないでしょうか。

例えば、これまで成功してきた事業モデルが、なぜ成功していたのかを理解する。そして、その成功を支えていた市場や技術、顧客の行動が、今後も維持されるのかを検討する。もし前提が変わるのであれば、どのような新しい選択肢が必要になるのかを考える。こうした思考が重要になるはずです。

ただし、ここで一つ注意したいことがあります。非線形思考は、未来を正確に予測できるという意味ではありません。むしろ、未来が現在の延長線上にあるとは限らないからこそ、複数の可能性を考える必要があるということです。

例えば、生成AIによって、特定の業務が大きく変化する可能性があります。しかし、その変化の速度や範囲は、業種や企業によって異なるでしょう。また、技術的に実現できることと、企業が実際に導入できることも、同じではありません。そのため、将来の変化について考える際には、複数のシナリオを想定し、それぞれの条件やリスクを検討する必要があります。

私は、ここに、ビジネスの土台としての思考力があると考えています。

私は、これがAI時代にも通じる、『考える技術』の重要な示唆の一つだと思います。

7．Case OSとして考える――「考える技術」を、仕事と組織の成果へつなげるには

ここまで、『考える技術』を起点に、問題設定、仮説検証、論理構成、意思決定、組織の問題解決力、AI時代の思考について考えてきました。では、実際に企業が社員の考える力を高めたい場合、何から始めればよいのでしょうか。

私は、ロジカルシンキング研修を実施することだけが、解決策ではないと考えています。もちろん、論理的思考の基本を学ぶことには意味があります。しかし、研修で学んだ方法を、実際の仕事で使えなければ、十分な成果にはつながらないでしょう。そこで、私は、問題解決のプロセスを、実際の仕事の中で使うことが重要だと考えています。

例えば、管理職が部下へ「もっと自分で考えてほしい」と伝えたとします。その場合、単に「自分で考えなさい」と指導するだけでは不十分かもしれません。どのような問題について、何を考える必要があるのか。そして、その問題を考えるために、どのような情報が必要なのか。そこまで整理することが重要です。

私は、今回の本を踏まえると、少なくとも次の6つの視点から、問題を整理することが有効だと考えています。

これは本書に示された独立したフレームワークではなく、本書の考え方を、Case OSとして実務へ翻訳した整理です。

例えば、ある企業で、管理職の部下育成が進んでいないという問題があったとします。まず、何が起きているのかを確認します。例えば、管理職が部下へ仕事を任せず、自分で対応しているという事実があったとします。

次に、その原因について仮説を立てます。管理職が権限委譲の方法を知らないのかもしれません。部下の能力に不安を感じているのかもしれません。あるいは、管理職自身が短期的な業績を強く求められているため、部下を育成する時間を確保できないのかもしれません。

これらの仮説によって、必要な対策は変わります。例えば、権限委譲の方法を知らないのであれば、研修やOJTによってスキルを身につけることが有効かもしれません。

一方、管理職の業務負荷が過剰であることが問題なのであれば、研修を増やすだけでは十分ではないでしょう。仕事の役割分担や、業務量を見直す必要があるかもしれません。また、管理職が個人業績だけで評価されているのであれば、評価制度そのものを見直す必要がある可能性もあります。

ここで重要なのは、最初から解決策を一つに決めないことです。何が問題で、なぜそれが起きているのかによって、必要な対策は異なるからです。

そして、対策を実施した後には、実際に何が変わったのかを確認する必要があります。例えば、権限委譲の研修を実施したのであれば、研修の満足度だけでなく、実際に管理職が部下へ仕事を任せるようになったのかを確認する。また、部下が自分で判断できる範囲が広がったのかを確認する。さらに、その結果、チームとしての成果や、部下の成長にどのような変化があったのかを考える。ここまで確認する必要があります。

私は、このような取り組みが、以前のCase OS BOOKSで取り上げたGE式ワークアウトともつながると考えています。『GE式ワークアウト』では、研修やワークショップを実施すること自体ではなく、実際の仕事の中で判断し、行動し、その経験から学ぶことの重要性を考察しました。

今回の『考える技術』を踏まえると、その重要性がさらに明確になると思います。研修で問題解決の方法を学ぶ。実際の仕事で問題を発見する。仮説を立て、情報を集め、検証する。そして、必要な判断を行い、実際に行動する。その結果を振り返り、次の問題解決へ活かす。このような経験を積み重ねることで、考える技術は、単なる知識ではなく、実務の中で使える能力になっていくのではないでしょうか。

ただし、私は、ここで企業の役割も重要だと考えています。社員が自分で考えようとしても、すべての判断を上司が行う組織では、その能力を十分に発揮できないかもしれません。また、社員が仮説を立て、新しい方法を試そうとしても、失敗を過度に恐れる組織では、挑戦することをためらう場合があります。だからこそ、社員へ考える力を求めるのであれば、その力を使える仕事の進め方や、判断できる範囲を整える必要があります。

例えば、管理職が部下へ仕事を任せる際に、目的と判断基準を明確にする。そのうえで、どこまで本人が判断できるのかを伝える。そして、判断した結果を振り返り、必要なフィードバックを行う。こうしたことが重要になるでしょう。

私は、ここで、今回のCase OSとして最も重要な考察を示したいと思います。

そして、企業の人材育成や組織開発では、もう一つ重要なことがあります。社員が考えたことを、実際の仕事や組織の意思決定へ活かせる状態をつくることです。私は、この両方がそろうことで、個人の思考力が、組織としての問題解決力へつながっていくのだと考えています。

結論｜「考える技術」は、ビジネスのあらゆる能力を支える土台である

大前研一氏の『考える技術』を通じて、私が改めて考えさせられたのは、ビジネスにおける思考力の意味です。企業では、さまざまな能力が求められています。

論理的思考力。問題解決力。コミュニケーション能力。リーダーシップ。意思決定力。そして、変化に対応する力。いずれも、ビジネスにおいて重要です。しかし、私は、これらの能力を、それぞれ独立したスキルとしてだけ考えるべきではないと思います。

例えば、問題解決力を発揮するためには、何が問題なのかを理解する必要があります。リーダーシップを発揮するためには、組織が何を目指し、何を優先すべきなのかを考える必要があります。また、コミュニケーションにおいても、相手へ何を伝えるべきなのかを整理する必要があります。そして、意思決定では、複数の選択肢から何を選ぶのかを判断する必要があります。私は、こうした行動の土台に、考える力があると感じています。

ただし、ここで重要なのは、単に頭の回転が速いことや、知識が豊富であることではありません。また、論理的な説明が上手であることだけでもありません。

何が問題なのかを見極める。その原因について仮説を立てる。必要な情報を集め、仮説を検証する。そして、複数の選択肢を比較し、必要な判断を行う。さらに、実際の行動から学び、次の判断へつなげる。私は、この一連のプロセスが、ビジネスにおける考える力の重要な部分を構成していると思います。

そして、この考え方は、これまでのCase OS BOOKSで扱ってきた複数のテーマともつながります。心理的安全性の考察では、必要な情報や異なる意見を、組織へ伝えられることの重要性を考えました。管理職のマネジメントの考察では、施策を増やす前に、現場で何が問題になっているのかを診断する必要があると考えました。学習する組織の考察では、個人が得た知識や経験を、組織全体の判断や行動の変化へつなげる必要があると考えました。そして、前回の『話し合いの作法』では、異なる意見を共有し、対話を通じて理解を深め、決断と実行へつなげることの重要性を考察しました。

今回の『考える技術』は、それらの考察を支える、さらに根本的な能力を考えさせてくれます。それは、何を問題として捉え、何を根拠に判断するのかを明確にする力です。私は、ここにビジネスにおける思考力の重要性があると考えています。

ただし、どれほど個人の思考力が高くても、それだけで企業の問題が解決するわけではありません。社員が持つ情報が共有されなければ、組織は必要な問題に気づけないかもしれません。また、適切な仮説が示されても、経営者や管理職がそれを検討しなければ、意思決定へつながらない可能性があります。さらに、正しい判断が行われても、実際に行動するための権限や資源がなければ、成果にはつながらないでしょう。

だからこそ、私は、考える技術を、個人の能力と組織の仕組みの両方から考える必要があると思います。個人が、自分の判断の前提を問い直し、必要な情報を確認できること。そして、組織が、その情報や仮説を受け止め、適切に判断し、実行できること。この両方が重要です。

ここで、今回のCase OSとして最も伝えたいことをまとめたいと思います。

この考え方は、AI時代においても重要だと思います。生成AIによって、情報を整理したり、複数の選択肢を示したりすることは、以前より容易になるかもしれません。

しかし、何を問うべきなのか。どの情報が正しいのか。何を判断基準として選ぶのか。そして、その判断によって、誰にどのような影響が生じるのか。こうしたことを考える必要性がなくなるわけではありません。むしろ、答えを得ることが容易になるからこそ、問いの立て方や、検証の方法、判断の責任が、より重要になる場面もあるでしょう。

また、企業が人材育成を考える際にも、単に知識を増やすことだけを目的にすべきではないと思います。実際の問題に向き合い、必要な情報を集め、自分で判断し、その結果を振り返る経験を積むこと。そして、その経験を、組織全体の学習へつなげること。私は、それが考える技術を身につけるために重要だと考えています。

もし、自分自身や自社の問題解決力を見直したいのであれば、まずは次の問いから始めてみてはどうでしょうか。「私たちは、与えられた問題を解こうとしているのでしょうか。それとも、本当に解くべき問題を見極めようとしているのでしょうか。」この問いに向き合うことで、仕事の進め方や、問題への見方が変わるかもしれません。

そして、もう一つ、経営者や管理職にとって重要な問いがあります。「社員が自分で考え、仮説を立て、判断し、実行する機会を、私たちの組織はどれだけ与えているでしょうか。」

私は、考える技術を、単に優秀なビジネスパーソンになるためのスキルとしてだけでなく、組織が変化し続けるための基礎能力として捉えたいと思います。問題を発見し、考え、判断し、行動する。そして、その結果から学び、次の問題へ向き合う。その繰り返しこそ、ビジネスにおける「考える技術」の重要な意味なのではないでしょうか。

Case OS BOOKS #118

今回紹介した本

『考える技術』
大前研一／講談社

免責事項

本記事は、大前研一著『考える技術』（講談社、2004年。文庫版2009年）を起点として、筆者が経営、問題解決、人材育成、マネジメント、組織開発、意思決定の観点から独自に考察したものです。書籍の内容とCase OSとしての解釈・評価は、必ずしも同一ではありません。特に、事実・解釈・評価の区別、問題設定と組織の意思決定の関係、仮説検証と管理職育成、学習する組織や対話との接続、生成AI時代の思考力、実務での問題解決プロセスの整理などは、筆者独自の考察を含みます。

本文中の企業や職場に関する具体例は、論点を説明するための仮想例です。特定の企業や人物について述べたものではありません。

また、書籍に登場する企業や事業、経済環境、制度などの事例は、主に刊行当時の状況を背景としています。現在の事業環境や制度、企業の経営状況について、同じことが成立するとは限りません。実際の経営判断や問題解決にあたっては、最新の情報、事業特性、組織の状況、関係者の権限、法令や安全上の制約などを踏まえた検討が必要です。

Amazonのアソシエイトとして、うな重｜コンサルが解く、人と組織は適格販売により収入を得ています。